Cum se utilizează IA în domeniul bancar și al valorilor mobiliare?

În ultimii 60 de ani, afacerea cu servicii financiare a cunoscut schimbări semnificative. De la apariția ATM-urilor până la acceptarea internetului și a serviciilor bancare mobile, instituțiile convenționale pe hârtie care solicitau tranzacții în persoană s-au schimbat.

Băncile și alte instituții financiare se confruntă acum cu noi probleme în furnizarea de servicii sigure și securizate pentru clienții lor, din cauza tranziției online a industriei.

Una dintre cele mai atractive zone pentru escroci este banca, unde tranzacțiile cu bani sunt la nivelul maxim, iar practic toate procesele și operațiunile sunt bazate pe bani. Această poziție subliniază necesitatea detectării fraudelor pentru bănci în comparație cu alte industrii și sensibilitatea pe care ar trebui să o demonstreze în sistemele de operare.

Potrivit unei analize TransUnion, nivelurile globale de tentative de fraudă online pentru serviciile financiare au crescut cu 149% din 2020 până în 2021.

Ce este detectarea fraudelor în timp real și cum s-a îmbunătățit cu AI

Cu realizările sale notabile rapide și în timp real în fiecare sector de afaceri care depășește granițele ființelor umane, inteligența artificială a devenit un colaborator de afaceri vital al entităților care se ocupă cu date masive, cum ar fi băncile.

În timp ce imaginea virtuală a banilor câștigă teren în lumea fizică, tipurile de tranzacții frauduloase au evoluat semnificativ. În prezent, băncile nu au nicio modalitate de a controla tranzacțiile a milioane de conturi private și organizaționale.

Supravegherea în timp real a inteligenței artificiale a devenit necesară pentru detectarea fraudelor în domeniul bancar, datorită vitezei crescute pe care tehnologia a adus-o în viețile noastre, iar inteligența artificială a devenit partea cea mai de încredere și mai puternică a serviciilor bancare.

Acum este fezabil să protejăm banca și clienții săi prin generarea de proiecții rapide, bazate pe date, datorită algoritmilor de detectare a fraudelor bazați pe inteligență artificială, care permit administratorilor să observe și să reglementeze imediat mișcările suspecte prin filtrarea a numeroase tranzacții.

Istoricul clienților și activitățile curente pot fi examinate concomitent utilizând tehnici de detectare a fraudelor alimentate de inteligență artificială, rezultând evaluări mai sănătoase. În comparație cu o evaluare manuală, puteți face evaluarea consumatorilor mai complet și mai precis, luând în considerare o varietate de parametri.

Datele sunt apoi reprezentate grafic pentru a facilita vizualizarea tranzacțiilor și a interacțiunilor interpersonale. Puteți afla mai multe despre aceste practici și tehnici prin înscrierea la cursul Great Learning AI și Machine Learning.

Un alt avantaj al software-ului de detectare a fraudelor bazat pe inteligență artificială este că permite utilizatorilor să se apere ținând evidența schemelor de fraudă în continuă schimbare. Inteligența artificială poate face distincția între comportamentul normal și cel aberant în timpul fiecărei tranzacții, oferindu-vă cunoștințele necesare pentru a vă proteja firma împotriva fraudei în cel mai rapid și mai precis mod posibil.

Strategii pentru detectarea și prevenirea fraudei cu AI

1. Folosirea împreună a modelelor AI supravegheate și nesupravegheate

Apărările bazate pe o anumită tehnică analitică, unică, vor eșua, deoarece metodele criminalității organizate sunt inteligente și flexibile. Fiecare scenariu de utilizare trebuie să fie susținut de algoritmi de detectare a anomaliilor construiți cu experiență, care sunt optimi pentru circumstanțe.

Ca urmare, atât modelele nesupravegheate, cât și cele supravegheate sunt esențiale în detectarea fraudelor.

Un model supravegheat, care este cel mai comun tip de învățare automată în toate domeniile, este cel care este antrenat pe un volum mare de tranzacții „etichetate” cu precizie. Fiecare tranzacție este clasificată ca fiind autentică sau frauduloasă. Modelele sunt ghidate de cantități mari de date ale tranzacțiilor etichetate pentru a dezvălui modele care arată activitate legală.

Precizia modelului este strâns legată de cantitatea de date de antrenament curate și adecvate utilizate în construirea unui model supravegheat.

Atunci când datele tranzacțiilor clasificate sunt rare sau inexistente, modelele nesupravegheate sunt utilizate pentru a detecta comportamentul neașteptat. În aceste cazuri, trebuie să vă angajați în auto-învățare pentru a identifica modele în datele pe care analiticele standard le-au omis.

2. Analiza comportamentală în acțiune

În analiza comportamentală, învățarea automată este folosită pentru a evalua și prezice comportamentul în toate părțile unei tranzacții la nivel micro. Datele sunt salvate în profiluri care definesc comportamentul fiecărui utilizator, comerciant, cont și dispozitiv.

Cu fiecare tranzacție, aceste profiluri sunt modificate în timp real, permițând caracteristicilor analitice să genereze proiecții precise ale comportamentului viitor.

Profilurile acoperă atât tranzacții financiare, cât și nefinanciare. Tranzacțiile non-monetare includ modificări de adrese, solicitări de carduri duplicate și cele mai recente resetări de parolă.

O soluție bună de fraudă corporativă va include mai multe modele și profiluri analitice care vor oferi datele necesare pentru a evalua tendințele tranzacțiilor în timp real.

3. Dezvoltarea modelelor cu seturi mari de date

Potrivit diverselor studii, volumul și profunzimea datelor au un impact mai mare asupra eficienței modelelor de învățare automată decât cea a inteligenței algoritmului. În computere, este cea mai apropiată aproximare a experienței umane.

Ca rezultat, extinderea setului de date utilizat pentru a construi caracteristicile predictive utilizate într-un model de învățare automată poate îmbunătăți acuratețea predicției. Luați în considerare: Medicii sunt obligați să viziteze sute de pacienți în școala lor pentru un motiv. Această cantitate de înțelegere sau de învățare le permite să diagnosticheze corect în domeniul lor de competență.

Experiența dobândită prin absorbția de milioane sau miliarde de apariții de către un model este benefică atât în ​​tranzacțiile autentice, cât și în cele frauduloase atunci când vine vorba de detectarea fraudelor.

Detectarea îmbunătățită a fraudei este realizată prin analiza unei cantități mari de date tranzacționale pentru a înțelege și a prezice riscul per persoană. Ca urmare, seturi de date extinse sunt utilizate pentru a construi caracteristicile predictive utilizate într-un program AI care poate îmbunătăți acuratețea predicției.

4. AI auto-învățare și analiză adaptivă

Fraudatorii fac ca securizarea conturilor consumatorilor să fie extrem de dificilă și dinamică, iar acolo prosperă învățarea automată. Profesioniștii în detectarea fraudei ar trebui să investigheze sistemele adaptive care ascuți răspunsurile, în special pe judecățile marginale, pentru îmbunătățirea continuă a performanței.

Aceste tranzacții se încadrează doar la marginea parametrilor de investigație, fie marginal peste, fie sub prag.

Acolo unde precizia este cea mai importantă este pe linia subțire dintre un eveniment fals pozitiv - o tranzacție legală care a fost clasată prea sus - și un eveniment fals negativ - o operațiune frauduloasă care a fost clasată prea jos.

Analiza adaptivă accentuează această distincție, oferind o conștientizare actuală a factorilor de risc ai unei companii.

Soluțiile de analiză adaptivă sporesc sensibilitatea la modelele de fraudă emergente, răspunzând automat la soluționarea cazurilor nou stabilite, rezultând o diferențiere mai precisă între fraude și non-fraudă.

Linia de jos

Învățarea automată este utilizată în diferite sectoare ale ecosistemului financiar, inclusiv managementul activelor, evaluarea riscurilor, consiliere pentru investiții, detectarea fraudelor financiare, autentificarea documentelor și multe altele.

Mai multe institute din India oferă cursuri excelente de învățare automată.

Vă sugerăm să învățați cel mai bun curs de învățare automată oferit de cele mai bune universități din India pentru a vă explora interesele, a înțelege cum funcționează și a-l aplica pentru a rezolva probleme în timp real.

Dacă sunteți interesat să obțineți o diplomă de master în AI sau învățare automată sau doriți să vă lărgi orizonturile, consultați cursurile de învățare automată de la Great Learning. Și dacă sunteți interesat să învățați AI de la zero, atunci ar trebui să urmați gratuit un curs de Introducere în inteligența artificială . Acum este momentul perfect pentru a vă stabili cariera în acest domeniu.